Algorithmische Verzerrung
Ein Bias, der auftritt, wenn ein Algorithmus systematisch voreingenommene Ergebnisse produziert, aufgrund fehlerhafter Annahmen im maschinellen Lernprozess.
Unfaire oder unverhältnismäßige Behandlung, resultierend aus algorithmischer Logik—verstärkt durch voreingenommene Eingabedaten, verzerrte Ziele oder fehlerhafte Merkmalsauswahl—die eine kontinuierliche Überprüfung und Korrektur erfordert.
Ein KI-System zur Zulassungskontrolle einer Universität gewichtet den Status von „Legacy-Bewerbern“ übermäßig, was zu unverhältnismäßig hohen Zulassungsraten für Kinder von Alumni führt. Das Zulassungsbüro entfernt dieses Merkmal, trainiert das Modell neu und überwacht die Zulassungsraten, um die Fairness über alle demografischen Gruppen hinweg zu bestätigen.
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